스테이블 디퓨전에서 이미지 생성을 할 때 더 정밀하게 제어해줄 도구가 바로 오늘 소개할 ControlNet 입니다.ControlNet을 심층적으로 다루면서 ControlNet이 무엇인지, 어떤 역할을 하고 어떻게 사용하는지에 대해 자세히 알아보겠습니다.ControlNet이란 무엇인가ControlNet은 Text-to-image 모델의 기능을 크게 향상시켜 이미지 생성 시 전례 없는 공간 제어를 가능하게 하는 혁신적인 기술이라고 할 수 있습니다.신경망 아키텍처인 ControlNet은 Stable Diffusion과 같은 사전 학습된 대규모 모델과 원활하게 통합됩니다. 수십억 개의 이미지를 기반으로 구축된 이러한 모델의 광범위한 학습을 활용하여 이미지 생성 프로세스에 공간 조건을 도입합니다.이러한 조건은 이..

안녕하세요, SDmaster입니다. 오늘 포스팅할 글은 ComfyUI로 이미지에 있는 얼굴 영역만 보정하는 워크플로우를 뜯어보겠습니다.기본적인 워크플로우로 이미지 생성을 했을 때 특히 얼굴쪽을 보정하고 싶은 경우에 사용하는 워크플로우 입니다.이전 포스팅 ComfyUI Face Detailer 파라미터 뜯어보기 (feat.Impact Pack)에서 Face Detailer에서 대해 먼저 읽어 보시는걸 추천드립니다.  ComfyUI Face Detailer 파라미터 뜯어보기 (feat.Impact Pack)안녕하세요, SDmaster 입니다. 이미지 생성형 AI로 이미지를 생성할 때 마음에 들지 않는 부분이나 특정 부분만 퀄리티를 높이고 싶은 경험을 해보신 적이 많으실 겁니다. 앞서 작성한 글 중 Inpai..

안녕하세요, SDmaster 입니다. 이미지 생성형 AI로 이미지를 생성할 때 마음에 들지 않는 부분이나 특정 부분만 퀄리티를 높이고 싶은 경험을 해보신 적이 많으실 겁니다. 앞서 작성한 글 중 Inpaint 기능과 비슷해보이지만 Inpaint 기능은 특정 부분을 마스크 처리해서 지운 뒤 새로운 이미지를 덧씌우는 것과 비슷하다고 한다면 Face Detailer는 간단히 말해서 특정 부분을 자동으로 식별하고 추출 후 확대한 뒤 수정하는 기능이라고 보시면 됩니다.  이번 글에서는 상당히 복잡해 보이는 'Face Detailer' node의 파라미터를 뜯어보며 하나 씩 설명해보겠습니다.1. Automatic111 ADetailer(After Detailer) vs ComfyUI Face Detailer Aut..

인페인팅 모델은 인페인팅을 위해 특별히 설계된 모델입니다. 모델 아키텍처가 표준 모델과 다릅니다.  아래에서 인페인팅 모델이 포함된 ComfyUI 인페인트 워크플로우를 다운로드할 수 있습니다.작동 방식 이 워크플로에서는 VAE Enocde(for inpainting) 노드를 사용하여 인페인트 마스크를 latent_image에 부착합니다. Step 1 : checkpoint model 로드 및 선택Load checkpoint node에 원하는 모델을 선택합니다.오늘 사용할 모델은 majicmixRealitic 입니다. 이전  스테이블 디퓨전 실사 이미지 맞춤 체크포인트 모델 top3 추천 글에서 추천드린 모델 중 하나입니다. Step 2 : Inpaint 적용할 이미지 업로드수정을 원하는 이미지를 Load..

안녕하세요, SDmaster 입니다. 오늘은 ComfyUI에 대한 기본 개념 설명과 함께 처음 보여주는 workflow를 뜯어보며기본 node들에 대해 알아보겠습니다.일단 ComfyUI는 Stable diffusion을 사용하기 위한 노드 기반 GUI입니다. 서로 다른 블록(node라고 함)을 생성하고 연결하여 이미지 생성 워크플로우를 구성할 수 있습니다.일반적으로 사용되는 몇 가지 node들은 체크포인트 모델 로드, 프롬프트 입력, 샘플러 지정 등입니다. ComfyUI는 워크플로우를 재배치 가능한 요소로 세분화하여 사용자가 자신만의 워크플로우를 커스터마이징 할 수 있다는 점이 아주 매력적이라고 할 수 있습니다.아래 설명할 때 기본이 되는 단어들은 웬만하면 영어로 표현합니다. 우리가 ComfyUI를 사용..